Managing Growthand Cushioning Falls

AGENDA

• Context• The Hypothesis• The Analysis• Managing Growth• Cushioning Falls

PANELISTS:Todd Messenger Rick Brady, Esq.Kendig Keast Collaborative City of Greeley

MODERATOR:Andy Firestine

CONTEXT

• In agriculture, “monoculture” is “the use of land for growing only one type of crop.”– In the short and medium run, monocultures allow for large harvests with less labor and standardized inputs.

– However, they come with more risk, as they tend to hasten the spread of disease (and its impact).

– Monocultures also deplete soil and depend more heavily on “outside” inputs.

CONTEXT

• Research on rice farms in China revealed that genetic diversity of rice strains in rice farms increased disease resistance overall, even among the more susceptible strains

THINKING OUT LOUD . . .

• Biological systems often provide models that help explain economic systems

• Does it follow that large monocultures of housing entail greater risk, particularly when they attract a relatively narrow market segment (like a human “monoculture”)?

• It can’t be that simple (and it isn’t).

WELD COUNTY GEOGRAPHY

• 4,022 square miles of land area.• Greeley is the county seat and the largest city in Weld County.

• 2010 Census identifies 12 towns and cities within Weld County that have undergone a population change of at least 50 percent from the 2000 Census.– Eaton, Erie, Evans, Firestone, Frederick, Hudson, Johnstown, Lochbuie, Mead, Milliken, Severance, and Windsor. 

WELD COUNTY STATS

• 2009 American Community Survey (ACS) one‐year estimates:– About 94,500 housing units, 30,000 constructed since 2000.

– About 80% of all owner‐occupied housing units have a mortgage and 1/3 of these have owner costs exceeding 30% of household income.

– Median HH income is about $54,700.– About 36% of all 16+ yr. old workers commute 30 min. or more; 15%  commute 45 min. or more.

H.U.D.’S 2004 ANALYSIS (GREELEY)

“The affordability of housing and the presence of major transportation corridors to the adjacent metropolitan areas have been the leading factors for the significant population and household growth of the HMA. Greeley has become an affordable bedroom community for some workers in the Denver and Boulder‐Longmont metropolitan areas to the south. Homes are quite affordable when compared to the adjacent metropolitan areas. “U.S. Department of Housing and Urban Development (2004). Analysis of the Greeley, Colorado Housing Market as of April 1, 2004. Retrieved February 16, 2011 from http://www.huduser.org/publications/pdf/greeleycocomp.pdf.

H.U.D.’S 2004 ANALYSIS (GREELEY)

“The substantial increases in the civilian labor force and total resident employment in the HMA are due to the growing number of workers commuting to jobs in adjacent metropolitan areas. “

U.S. Department of Housing and Urban Development (2004). Analysis of the Greeley, Colorado Housing Market as of April 1, 2004. Retrieved February 16, 2011 from http://www.huduser.org/publications/pdf/greeleycocomp.pdf.

WELD COUNTY

• Between January 2008 and June 2010, a Notice of Election and Demand (NED) was filed on more than 7,500 residential properties in Weld County.

REGRESSION ANALYSIS

Little boxes on the hillside,Little boxes made of ticky tacky,Little boxes on the hillside,Little boxes all the same.There's a green one and a pink one And a blue one and a yellow one,And they're all made out of ticky tackyAnd they all look just the same.

Malvina Reynolds (1962). Little Boxes. Schroder Music Company.

CENSUS GEOGRAPHY

Proximity. American Community Survey ACS 2005‐2009 Block Group Demographics. Retrieved February 14, 2011 from http://proximityone.com/acs0509bg.htm.

U.S. Census Bureau. American FactFinder Help. Retrieved February 14, 2011 from http://factfinder.census.gov/home/en/epss/census_geography.html.

AMERICAN COMMUNITY SURVEY

• The American Community Survey is not the 2010 Census, but it has socioeconomic and housing data that won’t be in the 2010 Census. 

• The American Community Survey data are period estimates that are intended to represent the characteristics of an area over a specified period of time. 

• Produced in 1‐, 3‐, and 5‐ year estimates.

ACS DATA RELEASES1‐year estimates 3‐year estimates 5‐year estimates

12 months of collected data 36 months of collected data 60 months of collected data

Data for areas with populations of 65,000+

Data for areas with populations of 20,000+ Data for all areas

Smallest sample size Larger sample size than 1‐year Largest sample size

Less reliable than 3‐year or 5‐year 

More reliable than 1‐year; less reliable than 5‐year Most reliable

Most current data Less current than 1‐year estimates; more current than 5‐year

Least current 

Best used when Best used when Best used when

Currency is more important than precisionAnalyzing large populations

More precise than 1‐year, more current than 5‐yearAnalyzing smaller populationsExamining smaller geographies because 1‐year estimates are not available 

Precision is more important than currency Analyzing very small populationsExamining tracts and other smaller geographies because 1‐year estimates are not available 

ACS GEOGRAPHY• Census tracts;• Block groups;• Census Designated Places (CDPs);• Census County Divisions (CCDs);• Tribal Designated Statistical Areas (TDSAs);• State Designated Tribal Statistical Areas (SDTSAs);• Oklahoma Tribal Statistical Areas (OTSAs) ;• Alaska Native Village Statistical Areas (ANVSAs);• Urban Areas; and• Public Use Microdata Areas (PUMS).

METHODOLOGY

• It is reasonable to assume that there are more NED filings and more foreclosure activity in geographies with more housing units.

• Model controlled for this in order to sort out the underlying causes of the crisis – data was measured as a percentage of total housing units, households, or population.

• ACS 2005‐2009 five‐year estimates were used, except for the race variable where Census 2000 data was used.

DEPENDENT VARIABLE

• Percent of housing units in geographic area where an NED filing was recorded.

• Data was obtained from the Weld County Public Trustee’s website.– Date range of January 1, 2008 – January 24, 2011 was used.

– Geo‐coded to Census block groups.– Linked to Assessor’s data to remove non‐residential properties.

INDEPENDENT VARIABLES• YR_BLT

– Percent of housing units built since 2000.• MF

– Percent of housing units with two or more units in structure.• OWN_COSTS

– Percent of housing units with a mortgage with selected monthly owner costs exceeding 30 percent of household income.

• HHI_60 – Percent of households with a household income of less than $60,000 (2009 

inflation adjusted dollars).• RACE 

– Percent of population that is a minority; not white alone or in combination with one other race (from Census 2000).

• TRAVEL– Percent of workers 16 years of age and older with a commute of more than 45 

minutes.

SPECIFICATION

• Linear regression model was selected.

• A linear regression model is linear in the coefficients.

iiiii ...22110

REGRESSION RESULTSResiduals:

Min 1Q Median 3Q Max

‐0.086084 ‐0.019795 ‐0.00049 0.019726 0.14536

Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 0.033389 0.012798 2.609 0.01039*

YR_BLT 0.069504 0.015495 4.486 1.85E‐05***

MF ‐0.081309 0.017172 ‐4.735 6.82E‐06***

OWN_COSTS 0.014527 0.015719 0.924 0.35751

HHI_60 0.039033 0.021415 1.823 0.07116 .

RACE 0.093564 0.034341 2.725 0.00753**

TRAVEL 0.006202 0.037613 0.165 0.86935

Signif. codes:  ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1

Residual standard error: 0.03143 on 106 degrees of freedom

Multiple R‐squared: 0.4001,     Adjusted R‐squared: 0.3662 

F‐statistic: 11.78 on 6 and 106 DF,  p‐value: 4.345e‐10 

INTERPRETATION

• Model suggests that there is a significant relationship between newer housing and the number of NED filings.

• Equally, the model suggests that there is a relationship between the percentage of multi‐family units and the number of NED filings. – Block groups with greater percentages of multi‐family had fewer NED filings.

AREAS FOR FURTHER WORK

• Limitations of ACS five‐year estimates.• Data obtained from Weld County Public Trustee could be expanded to include more NED filings.

• Studies have suggested that vacancy rates are related to the extent of neighborhood impacts  of foreclosures, particularly housing prices.

• What are the impacts of non‐occupant homes? • Principal component analysis.

MANAGING GROWTH

Everyone has a plan 'till they get punched in the mouth.~ Mike Tyson The only source of knowledge is experience. ~ Albert Einstein

MANAGING GROWTH

• “Growth management” traditionally comes in several “flavors,” which may also be mixed:– Ensuring adequate public facilities (“concurrency”)– Controlling the rate of growth (“ROGO”)– Establishing growth boundaries (“UGB”)

• Most often, these deal with infrastructure (who pays for it and how efficiently it will be used) or fragile natural resources

MANAGING GROWTH

• A lesson from the crash is that planning and managing growth could (should) also be used to promote development of:– A more diverse and resilient community fabric; and– Local economic opportunity / activity (particularly in high‐growth “bedroom communities”) 

DIVERSTY

• Ages / lifestages; incomes; and perspectives / preferences impact housing choice.

• Rapid production of a narrow range of housing product may create a narrow demographic. – There is strength in diversity of price, format, and character of housing.

• Planning should address whether new growth will tend to increase or decrease diversity. 

• Zoning should allow for / encourage diversity.

OPPORTUNITY / FOUNDATIONS

• Identify the “reasons for being” for the place. – Why was it founded?– Has that purpose changed over time? How?

• Identify the drivers of growth.• Do they relate to the current “reasons for being?”

• Monitor whether the pace of growth is related to area employment growth.– Are there meaningful local opportunities for the workforce that lives in the new households?

MARKETS

• Who are the residents and what are their preferences? Long term expectations?

• Who moves in and out, and why? – What are their preferences?– Is life‐cycle housing available?

• Who drives in and out, and why?• What is the relationship between local wages, local rent, and local mortgage payments?

RMP OPPORTUNITY GAP

2010 OPPORTUNITY / SURPLUS IN RADIUS . . .

LOCATION 3 MILES 5 MILES 12 MILES

GREELEY: 28TH ST. @ 25TH AVE.

$16.4 MILLION “OPPORTUNITY”

$137.5 MILLION “OPPORTUNITY”

$437.7 MILLION “OPPORTUNITY”

GREEN VALLEY RANCH: TOWER RD. @ GREEN VALLEY RANCH BLVD.

$91.5 MILLION “OPPORTUNITY”

$17.2 MILLION SURPLUS (~1.5% OF MARKET)

$532.2 MILLION SURPLUS

LOVELAND: E.EISENHOWER BLVD. @ BOYD LAKE AVE.

$447.3 MILLION SURPLUS

$203.3 MILLION SURPLUS

$61.4 MILLION “OPPORTUNITY”

STAPLETON: E. 35TH AVE. @ CENTRAL PARK BLVD.

$610.2 MILLION SURPLUS

$1.1 BILLION SURPLUS

$3.2 BILLION SURPLUS

“OPPORTUNITY” = $ IS CURRENTLY LOST TO OTHER PLACES“SURPLUS” = $ FROM ELSEWHERE IS BEING SPENT IN AREA

DATA PROVIDED COURTESY OF NIELSEN‐CLARITAS  http://www.sitereports.com

GREELEY STUDY AREA

5 MILE RADIUSFROM  28TH STREETAND 35TH AVENUE

TOP 3 SEGMENTS W/ MOREAREA JOBS THAN HOUSEHOLDS(EXCLUDING RETIREE SEGMENTS)

TOP 3 SEGMENTS W/ MOREAREA HOUSEHOLDS THAN JOBS

(EXCLUDING RETIREE SEGMENTS)

DATA PROVIDED COURTESY OF NIELSEN‐CLARITAS  http://www.sitereports.com

GREELEY PRIZM(2010  5‐MILE RADIUS)

PRIZM SEGMENT HOUSEHOLDS EMPLOYEES DIFFERENCE

FAMILY THRIFTS 3,230 (7.41%) | #2 4,580 (9.11%) | #1 +1,350 jobs

CITY STARTUPS 4,333 (9.94%) | #1 4,458 (8.87%) | #2 +125 jobs

UP‐AND‐COMERS 846 (1.94%) 2,651 (5.27%) | #3 +1,805 jobs

BOOMTOWN SINGLES 975 (2.24%) 2,645 (5.26%) | #4 +1,670 jobs

WHITE PICKET FENCES 1,808 (4.15%) 2,626 (5.22%) | #5 +818 jobs

KIDS AND CUL‐DE‐SACS 2,909 (6.67%) | #3 2,602 (5.17%) ‐307 jobs

BLUE‐CHIP BLUES 2,221 (5.10%) 750 (1.49%) ‐1,471 jobs

SUBURBAN PIONEERS 2,327 (5.34%) | #4 2,043 (4.06%) ‐284 jobs

MOBILITY BLUES 2,235 (5.13%) | #5 2,219 (4.41%) ‐16 jobs

HOME SWEET HOME 1,908 (3,1%) 33 (0.1%) ‐1,875 jobs

DATA PROVIDED COURTESY OF NIELSEN‐CLARITAS  http://www.sitereports.com

MOSTLYRENTERS

GREEN VALLEY RANCH PRIZM(2010  5‐MILE RADIUS)

DATA PROVIDED COURTESY OF NIELSEN‐CLARITAS  http://www.sitereports.com

PRIZM SEGMENT HOUSEHOLDS EMPLOYEES DIFFERENCE

UPWARD BOUND 1,583 (4.8%) 5,664 (10.2%) | #1 +4,081

WHITE PICKET FENCES 3,164 (9.6%) | #2 3,835 (6.9%) | #2 +671

MULTI‐CULTI MOSAIC 2,543 (7.7%) | #4 3,119 (5.6%) | #3 +576

URBAN ACHIEVERS 36 (0.1%) 2,328 (4.2%) | #4 +2,292

LOW‐RISE LIVING 1,980 (6.0%) | #5 2,287 (4.1%) | #5 +307

BRITE LITES, LI’L CITY 560 (1.7%) 2,205 (4.0%) +1,645

BLUE‐CHIP BLUES 3,372 (10.2%) | #1 2,176 (3.9%) ‐1,196

KIDS & CUL‐DE‐SACS 3,129 (9.5%) | #2 1,656 (3.0%) ‐1,473

SUBURBAN SPRAWL 1,495 (4.5%) 872 (1.6%) ‐623

HOME SWEET HOME 1,770 (5.4%) 335 (0.6%) ‐1,435

MOSTLYRENTERS

LOVELAND PRIZM(2010  5‐MILE RADIUS)

DATA PROVIDED COURTESY OF NIELSEN‐CLARITAS  http://www.sitereports.com

PRIZM SEGMENT HOUSEHOLDS EMPLOYEES DIFFERENCE

GOD’S COUNTRY 538 (2.1%) 2,812 (8.9%) | #1 +2,274

MIDDLEBURG MGRS. 2,314 (8.8%) | #1 2,724 (8.6%) | #2 +410

GREENBELT SPORTS 464 (1.8%) 1,918 (6.1%) | #3 +1,454

WHITE PICKET FENCES 1,622 (6.2%) | #2 1,793 (5.7%) | #4 +171

KIDS & CUL‐DE‐SACS 518  (2.0%) 1,533 (4.9%) | #5 +1,015

FAMILY THRIFTS 1,427 (5.4%) | #3 663 (2.1%) ‐764

BOOMTOWN SINGLES 1,343 (5.1%) | #4 1,519 (4.8%) +176

SUBURBAN PIONEERS 1,142 (4.4%) | #5 278 (0.9%) ‐864

UPWARD BOUND 1,050 (4.0%) 1,011 (3.2%) ‐39

SECOND CITY ELITE 1,041 (4.0%) 158 (0.5%) ‐883

MOSTLYRENTERS

STAPLETON PRIZM(2010  3‐MILE RADIUS)

DATA PROVIDED COURTESY OF NIELSEN‐CLARITAS  http://www.sitereports.com

PRIZM SEGMENT HOUSEHOLDS EMPLOYEES DIFFERENCE

MULTI‐CULTI MOSAIC 6,483 (16.7%) | #1 5,069 (9.3%) | #1 ‐1,414

UPWARD BOUND 2 (0.0%) 4,991 (9.2%) | #2 +4,991

WHITE PICKET FENCES 2 (0.0%) 3,544 (6.5%) | #3 +3,542

AMERICAN DREAMS 4,204 (10.8%) | #3 3,272 (6.0%) | #4 ‐932

URBAN ACHIEVERS 870 (2.2%) 3,068 (5.7%) | #5 +2,198

LOW‐RISE LIVING 4,206 (10.8%) | #2 2,234 (4.1%) ‐1,972

MONEY AND BRAINS 2,628 (6.8%) | #4 2,490 (4.6%) ‐138

BIG CITY BLUES 2,589 (6.7%) | #5 871 (1.6%) ‐1,718

THE COSMOPOLITANS 2,033 (5.2%) 1,583 (2.9%) ‐450

YOUNG DIGERATI 1,499 (3.9%) 424 (0.8%) ‐1,075

MOSTLYRENTERS

YELLOW FLAGS

• Large‐scale development “monoculture” that was “planted” in a relatively short period– Monitor jobs‐housing balance by segment (e.g., PRIZM household and workplace)

– Monitor availability of goods and services to households (e.g., RMP Opportunity Gap)

RED FLAGS

• The key “driver” for new growth is the highway that leaves town for distant places– Growing gaps between households and workplace numbers in individual population segments, particularly those that tend to be homeowners

• A rapid increase of for‐sale home prices, combined with:– Negligible increases in area wages– A flat or declining rental market

AVERAGE WAGES

$0$5,000

$10,000$15,000$20,000$25,000$30,000$35,000$40,000$45,000

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

annual (actual) annual (YR 2000 $)

2 to 4 xannual wages

WAGES & HOUSING

$0$20,000$40,000$60,000$80,000

$100,000$120,000$140,000$160,000$180,000$200,000

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

annual wages (actual) 2 x wages 4 x wages median housing price

PLANNING & REGULATORY TOOLS

• Ensure adequate supply of land zoned for economic activity that promotes jobs‐housing balance

• Focus economic development efforts on industries that employ the local workforce

PLANNING & REGULATORY TOOLS

• Create incentives for housing diversity, including:– Housing types preferred by underserved segments in the local workforce

– Housing for people who would prefer to “downsize” due to empty nest or retirement

• Create incentives for diverse housing in individual neighborhoods

Richard P. Brady, Greeley City Attorney

THE GREELEY, COLORADO EXPERIENCE

GREELEY POPULATION GROWTH

YEARS POPULATION GROWTH RATE1998 72,252 1.14%

2000 74,296 2.83%

2002 81,502 9.7%

2004 85,661 5.1%

2006 90,041 5.1%

2008 94,592 5.1%

2010 94,358 ‐0.25%

AVG. ANNUAL GROWTH 2000‐2010

2.70%

MEDIAN HOUSEHOLD INCOME

CITY MHHIGREELEY $ 40,140WELD COUNTY $ 52,543FORT COLLINS $ 45,846LARIMER COUNTY $ 53,745COLORADO AVERAGE $ 52,015

US CENSUS, 2006 SURVEY

RESIDENTIAL UNITS

OCCUPANCY PERCENTOWNER OCCUPIED 59.6%RENTER OCCUPIED 40.4%

HOUSING UNITS (ALL TYPES)YEAR HOUSING UNITS GROWTH RATE

2000 30,250 7.82%2002 32,718 8.16%2004 34,587 5.71%2006 35,743 3.34%2008 36,072 0.92%2010 36,185 0.31%

AVG. ANNUAL GROWTH 2000‐2010

1.96%

MULTIFAMILY RESIDENCE VACANCYYEAR MULTIFAMILY VACANCY RATE

2000 5%2001 3.6%2002 5.9%2003 11.8%2004 12%2005 10.8%2006 10.6%2007 9%2008 9%

BUILDING PERMITSYEAR SINGLE FAMILY MULTI FAMILY COMMERCIAL2002 702 166 372003 603 79 392004 706 72 502005 565 100 362006 315 39 162007 152 15 332008 60 3 92009 46 0 102010 80 2 7

ZONING CLASSIFICATION BY PERCENTAGE (2006)

Single‐Family, 31.80%

Two‐Family, 3.22%

Multifamily, 6.26%PUD, 10.49%

Commercial, 6.41%

Industrial, 14.84%

Manufactured Homes, 1.05%

Agriculture, 24.43%

Percent of Land Area

TRYING ECONOMIC TIMES• GREATEST ECONOMIC DOWNTURN SINCE THE GREAT DEPRESSION 

• REDUCED HOUSING VALUES, FORECLOSURES, CHRONIC UNEMPLOYMENT

• MODERATE PRICES, WAGES, NO INFLATIONARY PRESSURE

• SLOW AND PROLONGED RECOVERY FROM 9% UNEMPLOYMENT RATE

• BANK CLOSURE

FORECLOSURES

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

Year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

APPROACH

CONSERVATIVE FISCAL APPROACH• CUT BUDGETS• HIRING FREEZE / NO LAYOFFS OR FURLOUGHS

• EARLY RETIREMENT

APPROACH

• NO RAISES (UNION CONCESSIONS)• KEEP DEVELOPMENT FEES COMPETITIVE• PROVIDE INCENTIVES FOR PRIMARY JOBS• FOOD SALES TAX EXTENDED BY VOTERS FOR INFRASTRUCTURE IMPROVEMENTS

RESULTS

RECENT JOB GROWTH IN GREELEYEMPLOYER JOBS ADDEDLEPRINO FOOD WHEY & CHEESE PRODUCTION

500

JBS CORPORATE H.Q. (BEEF / CHICKEN) 400JBS TRANSPORTATION TRUCKING 200

GREELEY’S RESULTS

RECENT JOB GROWTH IN GREELEYEMPLOYER JOBS ADDEDSCHNEIDER ENERGY OIL & GAS 88NOBLE ENERGY OIL & GAS 400

MORE GOOD NEWS

JOBS RETAINED – BUILDING EXPANSIONS– JOHN ELWAY CHRYSLER JEEP DODGE DEALERSHIP

–GREELEY HYUNDAI AUTO DEALERSHIP–KING SOOPERS MARKET PLACE–BANNER HEALTH ‐ HOSPITAL–NATIONAL BOARD OF CHIROPRACTIC EXAMINERS

GREELEY’S ECONOMIC DEVEOPMENT INCENTIVES & TOOLS

BUSINESS DEVELOPMENT INCENTIVES*SALES AND USE TAX WAIVER*PERSONAL PROPETY TAX REBATE*INDUSTRIAL WATER BANK*RESIDENT JOB REBATE*BUILDING PERMIT FEE WAIVER

LEGISLATIVE TOOLS

• MAJOR ZONING UPDATE (1998)– ALLOW FOR NEWER FORMS OF DEVELOPMENT– RECOGNIZES THAT PUD HADN’T BEEN USED TO IMPROVE QUALITY

• NEIGHBORHOOD STALIZATION PROGRAM• TAX INCREMENT DISTRICT• LOW DEVELOPMENT FEES• CODE ENFORCEMENT DECRIMINALIZATION

LEGISLATIVE TOOLS

• NEIGHBORHOOD IMPROVEMENT PLANS/GRANTS

• OIL AND GAS DEVELOPMENT• HERITAGE TOURISM

QUESTIONS?

ADDITIONAL RESOURCES

PANELISTS

ORGANIZER / PANELIST: Todd Messenger, AICPCode Practice LeaderKendig Keast Collaborative6860 S. Yosemite Ct., Ste. 2000Centennial, CO  80112T.  (303) 577‐7466F.  (720) 255‐2837todd@kendigkeast.comwww.kendigkeast.com

PANELIST: Rick Brady, Esq.City AttorneyCity of GreeleyT. (970) 350‐9755rick.brady@greeleygov.com

MODERATOR: Andy Firestine, AICPandy_firestine@yahoo.com

RESOURCES

MARKET RESEARCH DATA:Nielsen‐Claritas SiteReportswww.sitereports.com(866)  737‐7429

Special Thanks for Nielsen‐Claritas for its contribution of the following reports to this study:• Area Maps• RMP Opportunity Gap –Merchandise Lines Report

• PRIZM Household Distribution 2010• Workplace PRIZM Distribution 2010• Pop‐Facts: Demographic Snapshot 2010 Report

NED FILING DATA:Weld County Public Trusteewww.wcpto.com

Denver County Public Trusteewww.denvergov.org/Public_Trustee

Larimer County Public Trusteewww.co.larimer.co.us/publictrustee

U.S. CENSUS DATA:American Community Surveywww.census.gov/acs/www

2010 Censuswww.census.gov

STUDY AREA GROWTH& NED FILINGS

CensusTract

2000 Housing Units

2005‐2009 ACS Housing Units

Housing Unit Change

NED Filings

NED Filings as a Percent of Housing Units

Greeley 14.01 2,921 7,147 4,226 540 13%

GVR 83.03 3,624 9,142 5,518 1,178 21%

Loveland 17.05 2,672 5,288 2,616 214 4%

Stapleton 41.05 3 3,048 3,045 84 3%

*Institutional population was 2,571.

WELD COUNTY SHIFT‐SHARE ANALYSIS

Weld County State of Colorado Shift Share Location Quotient

2000 Employment 2009 EmploymentRate of Growth or Decline 2000 Employment 2009 Employment

Rate of Growth or Decline Share (Overall Growth) Proportional Shift Differential Shift LQ 2009

Agriculture, Forestry, Fishing & Hunting 3,270 3,261 (0.0028) 14,830 13,776 (0.0711) 0.0064  (0.0092) 0.0683  6.5688

Mining 1,110 2,752 1.4793  11,692 24,005 1.0531  0.0064  1.4729  0.4262  3.1813

Utilities 258 285 0.1047  13,375 14,227 0.0637  0.0064  0.0982  0.0410  0.5559

Construction 5,148 6,795 0.3199  166,783 134,331 (0.1946) 0.0064  0.3135  0.5145  1.4037

Manufacturing 11,090 10,733 (0.0322) 189,378 130,014 (0.3135) 0.0064  (0.0386) 0.2813  2.2908

Wholesale Trade 3,340 3,474 0.0401  100,043 93,275 (0.0677) 0.0064  0.0337  0.1078  1.0335

Retail Trade 7,645 7,709 0.0084  245,103 239,700 (0.0220) 0.0064  0.0020  0.0304  0.8925Transportation and Warehousing 2,347 2,228 (0.0507) 84,642 73,646 (0.1299) 0.0064  (0.0571) 0.0792  0.8395

Information 1,037 1,196 0.1533  108,580 77,217 (0.2888) 0.0064  0.1469  0.4422  0.4298

Finance and Insurance 2,806 3,492 0.2445  101,562 102,057 0.0049  0.0064  0.2381  0.2396  0.9495Real Estate and Rental and Leasing 826 963 0.1659  46,029 43,858 (0.0472) 0.0064  0.1594  0.2130  0.6093Professional and Technical Services 1,795 1,867 0.0401  152,514 170,708 0.1193  0.0064  0.0337  (0.0792) 0.3035Management of Companies and Enterprises 740 931 0.2581  18,098 28,550 0.5775  0.0064  0.2517  (0.3194) 0.9049Administrative and Waste Services 4,234 3,799 (0.1027) 145,626 132,108 (0.0928) 0.0064  (0.1092) (0.0099) 0.7980

Educational Services 6,656 8,553 0.2850  158,754 194,819 0.2272  0.0064  0.2786  0.0578  1.2183Health Care and Social Assistance 6,145 7,793 0.2682  189,434 253,265 0.3370  0.0064  0.2618  (0.0688) 0.8539Arts, Entertainment, and Recreation 605 926 0.5306  46,487 49,952 0.0745  0.0064  0.5242  0.4560  0.5144Accommodation and Food Services 5,095 5,913 0.1605  204,191 218,686 0.0710  0.0064  0.1541  0.0896  0.7503Other Services, Ex. Public Admin 1,603 1,874 0.1691  65,463 66,451 0.0151  0.0064  0.1626  0.1540  0.7826

Public Administration 3,640 4,759 0.3074  124,041 140,000 0.1287  0.0064  0.3010  0.1788  0.9433

Total 69,390 79,303 0.1429  2,186,625 2,200,645 0.0064 

SCATTER PLOTS FOR VARIABLES IN REGRESSION ANALYSIS